MMEdu实现摄像头图像分类（Python版）

先安装MMEdu库！

MMEdu安装：https://blog.csdn.net/zyl_coder/article/details/132483865

下面的代码请在Jupyter上运行，并自己准备数据集。若模型还未训练，请先在本地训练完模型后再进行模型推理。

import cv2
capture = cv2.VideoCapture(0)
from MMEdu import MMClassification as cls
model = cls(backbone='MobileNet')
checkpoint = '   '   #填写最佳权重文件
model.load_checkpoint( checkpoint = checkpoint)
while True:
    ret, frame = capture.read()
    frame = cv2.flip(frame,1)
    result = model.fast_inference(image=frame, show=False)
    x = model.print_result(result)
    text = ""
    if x[0]['标签'] == 0:
        text = '   '   #图像类别1
    else:
        text = '   '   #图像类别2
    cv2.putText(frame , text, (200, 100), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, (100, 200, 200), 5)

    cv2.imshow("video", frame)
    key = cv2.waitKey(50)
    #print(key)
    if key  == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

 注意：1.因为我们是面对摄像头的，所以通过flip对摄像头获得的内容做了左右镜像；

            2.通过waitKey这个函数进行获取按下的键（以毫秒为单位，这里就是每50毫秒获取一                    次），当按下q键时，关闭视频。

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本文内容为小编自己汇总，内容可能会有错误或疏漏，感谢大家的提议！

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